利妥昔单抗与透明质酸酶人源制剂用于接受纳武利尤单抗和伊匹木单抗治疗的晚期黑色素瘤患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦晚期黑色素瘤患者在接受纳武利尤单抗与伊匹木单抗联合检查点阻断治疗时,加用或未加用利妥昔单抗与透明质酸酶人源制剂(Rituxan)的比较研究

基本信息
资源简介
利妥昔单抗与透明质酸酶人源制剂用于接受纳武利尤单抗和伊匹木单抗治疗的晚期黑色素瘤患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦晚期黑色素瘤患者在接受纳武利尤单抗与伊匹木单抗联合检查点阻断治疗时,加用或未加用利妥昔单抗与透明质酸酶人源制剂(Rituxan)的比较研究。覆盖不可切除的 III 期、IV 期及 IIIA、IIIB、IIIC、IV 期皮肤黑色素瘤。主要目标是比较治疗前 6 个月内 3-4 级免疫相关不良事件发生率,次要目标包括评估 Rituxan 相关不良事件的安全性、耐受性以及客观缓解率,可用于免疫治疗毒性预测与疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤黑色素瘤,III 期,皮肤黑色素瘤,IV 期,III 期黑色素瘤,IIIA 期皮肤黑色素瘤,IIIB 期皮肤黑色素瘤,IIIC 期皮肤黑色素瘤,IV 期皮肤黑色素瘤,不可切除黑色素瘤。主要目标:I. 比较接受联合检查点阻断(CCB)治疗(抗 CTLA4 和抗 PD1)作为晚期黑色素瘤标准治疗一部分的患者中,接受单疗程 4 周剂量利妥昔单抗与透明质酸酶人源制剂(Rituxan)治疗的患者与未接受 Rituxan 治疗的患者在最初 6 个月内 3-4 级免疫相关不良事件(IRAE)的发生率。次要目标:I. 评估接受 CCB 的黑色素瘤患者的安全性及耐受性(就 Rituxan 相关不良事件而言)。II. 比较接受 CCB 治疗 + Rituxan 的患者与仅接受 CCB 治疗的患者的客观缓解率。III
【主题与分类】
主题标签:Cutaneous Melanoma, Stage III、Cutaneous Melanoma, Stage IV、Stage III Melanoma、Stage IIIA Skin Melanoma、Stage IIIB Skin Melanoma、Stage IIIC Skin Melanoma、Stage IV Skin Melanoma、Unresectable Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03719131
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03719131
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:皮肤黑色素瘤,III期,皮肤黑色素瘤,IV期,III期黑色素瘤,IIIA期皮肤黑色素瘤,IIIB期皮肤黑色素瘤,IIIC期皮肤黑色素瘤,IV期皮肤黑色素瘤,不可切除性黑色素瘤。主要目的:I. 比较接受联合检查点阻断(CCB)治疗(抗CTLA4和抗PD1)作为晚期黑色素瘤标准治疗一部分的患者中,接受单疗程4周剂量利妥昔单抗和透明质酸酶人(Rituxan)治疗与未接受Rituxan治疗的患者在最初6个月内3-4级免疫相关不良事件(IRAE)的发生率。次要目的:I. 评估接受CCB的黑色素瘤患者的安全性及耐受性(就Rituxan相关不良事件而言)。II. 比较接受CCB治疗+Rituxan与仅接受CCB治疗患者的客观缓解率。III. 比较接受CCB治疗+Rituxan与仅接受CCB治疗患者的1年总生存率和无进展生存率。IV. 比较接受CCB治疗+Rituxan与仅接受CCB治疗患者中分化簇21lo(CD21lo)B细胞的变化。V.
比较接受CCB治疗+利妥昔单抗的患者与仅接受CCB治疗的患者之间T细胞的变化。方案概述:参与者被随机分配到2个组中的1个。A组:参与者接受标准治疗伊匹木单抗和纳武利尤单抗治疗。B组:参与者接受标准治疗伊匹木单抗和纳武利尤单抗治疗。在每个周期的第2天,参与者还接受利妥昔单抗和透明质酸酶人源静脉注射(IV)或皮下注射(SC),从第1周开始每周一次,共4剂,前提是无疾病进展或不可接受的毒性。研究治疗完成后,对参与者进行为期4周的随访。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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